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别人520过节,单身狗就只能工作!Jetson NX在视频AI上云应用中表现如何?

2022-05-20 来源:米文动力

众所周知,像Jetson系列这样,编码路数和解码路数接近1:1的SOC是挺少的。说来也是,如果是自动驾驶,解码没什么用,光编码就够了。而对于大部分NVR的应用,考虑成本问题,编码又不需要太多,解码路数够多就行了,偏偏Jetson Xavier NX的规格高到吓人,编解双修,加上可观的AI性能。因此,在需要AI功能的视频上云场景,就非常适合了。

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视频上云,顾名思义,即把视频传送到云端,这样做的好处,是能够对视频和结构化数据,进行共享、开发、智能、统一管理。但视频上云往往会有很多常见的限制。

限制1: 网络隔离

视频网络,通常和外网隔离,无法直接访问外网。


限制2: 上行带宽有限

比如我们公司的摄像头数量为18个,分辨率为1080p,编码为H.264。单路视频带宽为4Mbps,如果想要同时上云,则需要72Mbps的上行带宽,但我们公司的上行带宽一共才30Mbps。如果用传统转发的做法来进行视频上云,那肯定是不行的了。

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在视频相关应用爆发的现在,我司提供的基于Jetson Xavier NX的产品MIIVII LITE NX NVR,以及基于AI网关的软件方案,不但可以非常便利的解决上面两个问题,并且可以非常方便的和第三方服务或者集成商自有应用结合,迅速为IT系统插上AI的翅膀。


我们就用AI网关方案,来评测一下,Jetson Xavier NX在视频上云方面到底性能有多强。


首先我们可以通过米文提供的边缘服务,来下发AI网关应用。

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下发完成后,我们可以非常便利地通过远程的方式,打开AI网关的配置界面,通过批量导入的方式,来批量摄像头。并且可以灵活选择自己使用的模型,这里由于路数比较多,我们选择的是yolov4-tiny。

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在配置完成后,我们可以通过网关配置自己的七牛云账号,配置对所有视频流进行推流。

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之后,就可以通过第三方的大屏服务,来得到所有的上云视频流了。这里我们使用的是腾讯云提供的腾讯云图。即使不懂前端开发,但只要有基本的知识,就可以快速的搭建上云大屏。

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通过边缘服务我们可以看到,在14路视频实时编解码并且进行AI运算的时候,得益于Lite NX NVR的主动散热效果,温度也在一个合理的状态下,内存也远远没有到达瓶颈。检测的帧率,可以超过每路10FPS。

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因此,我们可以得出,在同时进行编解码,并且进行AI计算的情况下,Jetson NX至少可以接入14路1080p的视频,性能相当强悍。


但是目前我们的测试值仍然没有达到理论上的规格参数,要知道,Jetson NX可是号称可以编解22路1080p的H.264流的。目前我们才达到14路,离理论值还有很大的距离,那到底是什么原因限制了我们接入进一步的视频流呢?咱们下回分解。